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3.2模糊控制的特点
3.2.1实时动态特性校正和补偿
采用智能前馈技术对脱硝控制系统受到扰动进行动态补偿,从反应源头消除NOx浓度剧烈波动;模糊控制系统采用竞争型神经网络学习算法来实时校正上述动态补偿算法中各项特性参数,使得整个系统始终处于在线学习状态,控制结果不断向最优目标逼近。
3.2.2 增加AGC指令频繁变化特别节氨算法
AGC指令变化频繁将导致脱硝出口NOx浓度反复波动,若控制系统采用常规PID控制策略,因反馈调节作用与AGC指令变化同相位而造成叠加振荡,使控制品质明显变差。模糊控制系统根据机组AGC指令变化,实时预测NOx浓度波动规律,调整控制算法始终保持与AGC指令变化反相位,减少不必要的控制调节,氨气消耗明显减少。
3.2.3在线评估测量仪表数据
模糊控制系统根据机组运行参数对NOx测量数据进行在线评估;系统发现测量参数失真现象后立即调整该测量参数在控制系统中的权重占比,将测量值失真给控制系统造成的影响降至最低,从而保证脱硝控制系统长期可靠运行。
4、常规控制和模糊控制共同在机组喷氨系统上的应用
4.1 实施方式
常规控制以目前DCS为载体,而模糊控制系统以PLC为载体,采用SCL、STL语言开发高级算法模块,采用封装技术建立比DCS系统功能更强大的组态函数库,通过函数调用完成模糊控制系统的建立;模糊控制系统与机组DCS采用标准MODBUS通讯方式交换数据,取得机组负荷、NOx浓度、NOx设定等数据,借用常规控制逻辑的某些逻辑通道,将优化计算后控制指令传至DCS,与原有DCS脱硝控制系统进行切换完成喷氨自动调节。
4.2 二种控制方式的数据交换
常规控制采用喷氨调门开度、烟囱入口NOx浓度、烟囱入口O2浓度、脱硝氨气流量、脱硝入口NOx测量值、脱硝出口NOx测量值、脱硝入口O2测量值、脱硝出口O2测量值、脱硝出口氨测量值、脱硝效率、分析仪故障等信号,而模糊控制系统采集除了上述信号外,还包括了锅炉指令、速率限制之前的功率指令、速率限制之后的功率指令、锅炉总风量等,这些数据充分反映系统运行状况。
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